面向6G的智能反射面辅助电磁隐身:最新进展与未来展望 被引量：1

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作者 马甜甜 郑倍雄 +1 位作者 熊雪 张瑞 《电信科学》 北大核心 2024年第7期25-33,共9页

无线技术的蓬勃发展推动了现代战争的高度信息化,开启了电子对抗的新篇章。随着先进雷达技术的不断革新,导弹、飞机等武器装备的生存能力面临前所未有的挑战。电磁隐身技术的发展和应用能够有效提高武器的生存能力,成为国防技术发展的... 无线技术的蓬勃发展推动了现代战争的高度信息化,开启了电子对抗的新篇章。随着先进雷达技术的不断革新,导弹、飞机等武器装备的生存能力面临前所未有的挑战。电磁隐身技术的发展和应用能够有效提高武器的生存能力,成为国防技术发展的重要方向。然而,传统电磁隐身技术往往受实际条件的限制,无法满足现代化战争对隐身作战的需求。为了应对这一挑战,提出智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助电磁隐身技术,利用智能反射面抑制或重定向反射信号,实现自适应的透明式或欺骗式电磁隐身。为了充分挖掘智能反射面在电磁隐身领域中的广阔应用前景,讨论了智能反射面辅助电磁隐身系统的基本原理、系统模型、设计挑战和潜在的研究方向,旨在为未来电磁隐身技术的发展提供方向性的指导。 展开更多

关键词 电磁隐身技术 智能反射面 电子对抗 自适应信号处理

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天气和建成环境对乘客公交通勤时间的非线性影响

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作者 李晓伟 刘倩 +3 位作者 石兰馨 李昊田 陈君 时宗琦 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期96-104,共9页

揭示建成环境和天气对乘客公交通勤时间的影响机理是本源性优化乘客通勤时间、提升公交分担率的关键。以陕西省渭南市为例,通过多源时空大数据的融合与挖掘,提取乘客晚高峰公交通勤时间、天气和起终点建成环境变量,应用CatBoost(categor... 揭示建成环境和天气对乘客公交通勤时间的影响机理是本源性优化乘客通勤时间、提升公交分担率的关键。以陕西省渭南市为例,通过多源时空大数据的融合与挖掘,提取乘客晚高峰公交通勤时间、天气和起终点建成环境变量,应用CatBoost(category boosting)模型和SHAP(shapley additive explanation)解析天气和起终点建成环境对乘客晚高峰公交通勤时间的特征重要度和非线性影响。研究结果表明:CatBoost模型具有很好的拟合和预测性能,明显优于XGBoost、KNN、LR和Bayesian Ridge模型;显著性影响因素依次为,起点科教密度、起点居住密度、终点生活服务密度、起点多样性、起点道路密度、终点居住密度、终点多样性、温度和降水;其中,起终点居住密度、起点多样性、起点道路密度对乘客晚高峰公交通勤时间有显著的负向影响,而终点多样性的增加以及温度的上升会潜在增加乘客晚高峰公交通勤时间;起点科教密度、终点生活服务密度对通勤时间有显著的非线性影响。 展开更多

关键词 交通运输工程 城市交通 非线性 CatBoost SHAP 公交通勤时间 建成环境

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基于张量化图卷积网络和对比学习的多源数据表示学习模型

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作者 龙雨菲 牟宇辰 刘晔 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1372-1378,共7页

针对现有多源数据表示学习模型在处理大规模复杂高维数据时存在的容易遗漏数据源间高阶关联信息和易受到噪声干扰的问题,提出一种基于张量化图卷积网络(T-GCN)和对比学习的多源数据表示学习模型(MSTGC)。首先,利用K近邻(KNN)算法和图卷... 针对现有多源数据表示学习模型在处理大规模复杂高维数据时存在的容易遗漏数据源间高阶关联信息和易受到噪声干扰的问题,提出一种基于张量化图卷积网络(T-GCN)和对比学习的多源数据表示学习模型(MSTGC)。首先,利用K近邻(KNN)算法和图卷积网络(GCN)统一多源数据维度,拼接得到张量化多源数据;其次,利用定义的张量图卷积算子实现高维图卷积运算,同时学习数据源内部信息及数据源间关联信息;最后,构建多源数据对比学习范式,通过添加基于语义一致性与标签一致性的对比约束,提升MS-TGC在处理含噪声数据时的表示学习准确率,增强模型的鲁棒性。实验结果表明,当有标签样本率为0.3时,与CONMF(Co-consensus Orthogonal Non-negative Matrix Factorization)模型相比,MS-TGC在BDGP和20newsgroup数据集上的半监督分类准确率分别提升了1.36和5.53个百分点。可见MS-TGC能够更有效地捕捉数据源间关联信息,降低噪声干扰,得到高质量多源数据表示。 展开更多

关键词 多源数据表示学习 图卷积神经网络 张量图卷积算子 对比学习 半监督分类

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面向通信感知一体化的信号波形设计综述 被引量：7

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作者 吕明 陈昊 +3 位作者 丰光银 王丹 仇琛 许晓东 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第3期469-483,共15页

通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为6G的关键技术之一,广泛应用于智慧交通、智能家居等领域。随着频谱资源的紧缺、技术发展的融合,促使通信和感知功能的一体化,其中ISAC的波形设计是同时实现高效率通信和... 通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为6G的关键技术之一,广泛应用于智慧交通、智能家居等领域。随着频谱资源的紧缺、技术发展的融合,促使通信和感知功能的一体化,其中ISAC的波形设计是同时实现高效率通信和高精度感知的研究重点。从ISAC技术趋势、波形设计重要性、应用场景和发展现状四方面进行了简要介绍,对以通信为主的波形设计、以感知为主的波形设计和波形复用设计进行了分析总结,阐述了联合波形设计的一体化性能边界以及潜在的一体化波形新型设计方式;并对ISAC波形设计的发展方向进行展望。 展开更多

关键词 6G 通信感知一体化 波形设计

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基于概率密度的自适应k近邻缺失值填充方法

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作者 梁路 林俊跃 霍颖翔 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期80-90,共11页

基于k近邻的缺失值填充方法通常使用样本间的距离来度量样本的相似性,在计算距离时,没有区分样本各属性的权重,即所有属性对距离的贡献是一样的。然而,在非均匀分布的不平衡数据集中,样本的异质性往往体现在取值不常见的属性上,即样本... 基于k近邻的缺失值填充方法通常使用样本间的距离来度量样本的相似性,在计算距离时,没有区分样本各属性的权重,即所有属性对距离的贡献是一样的。然而,在非均匀分布的不平衡数据集中,样本的异质性往往体现在取值不常见的属性上,即样本之间的相似性受属性取值概率影响,此时用传统的距离公式来度量相似性是不够准确的。因此,文章针对非均匀分布的不平衡数据集提出了一种自适应k近邻缺失值填充方法(AkNNI):首先,引入属性的概率密度,动态调整各个属性的重要性,凸显稀疏值与缩小频繁值在距离计算上的贡献,从而更好地表达样本的异质性以及捕捉样本之间的相似性;然后,针对高缺失率下数据集中完备样本稀少的情况,综合考虑了样本的相似性和完整性,设计了新的k近邻的选择流程。实验选取了6个非均匀分布数据集,对比了AkNNI方法与其他5种经典填充方法的填充效果,验证了填充后的数据集在k近邻分类器的分类效果,深入探索了3种评估指标的相互关系。实验结果表明AkNNI方法具有更高的填充准确度和分类准确度:在6种缺失值填充算法中,AkNNI方法在各个数据集上取得的平均RMSE最低、平均皮尔逊相关系数最高以及平均分类准确率最高。同时,在高缺失率下,AkNNI方法在各个数据集上仍能保持较低的RMSE、较高的皮尔逊相关系数和较高的分类准确度。 展开更多

关键词 欧氏距离 K近邻 缺失值填充 概率密度 非均匀分布

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信号博弈的三维重建形变识别算法

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作者 滕少华 屈政烨 霍颖翔 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期873-878,共6页

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定,在现实应用中,这类算法难以重构空间三维几何关系.为此,本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法.该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点,以获取形变前后比... 现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定,在现实应用中,这类算法难以重构空间三维几何关系.为此,本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法.该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点,以获取形变前后比对点对图像的特征信息;其次,利用信号博弈方法确定图像拍摄时相机的空间位置与视角,以准确获取图像的空间位置坐标;再次,依据上述信息完成物体的三维点云重建;进而,利用三维数据信息比对实现物体形变识别.最后,本文利用真实物体的实验,验证了三维重建形变识别算法的有效性. 展开更多

关键词 双目立体视觉 形变识别 信号博弈 三维重建

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基于冗余关系分析的传感器自诊断设计方法研究

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作者 蒋栋年 褚天锐 高玉鑫 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期72-83,共12页

工业过程中传感器数量众多且可靠性要求高,而传统定期检测评估其健康状况的方式不但费时费力且不能满足传感器智能化的发展需求。针对这一问题,提出了一种基于测量数据统计相关性的传感器自诊断设计方法。利用传感器测量数据建立其统计... 工业过程中传感器数量众多且可靠性要求高,而传统定期检测评估其健康状况的方式不但费时费力且不能满足传感器智能化的发展需求。针对这一问题,提出了一种基于测量数据统计相关性的传感器自诊断设计方法。利用传感器测量数据建立其统计关系模型,借助自编码器提取传感器数据特征并将其编码为二进制形式。在同时考虑传感器测量数据统计独立和统计相关两种情况下,在有参考值时,通过引入故障检测概率和误检概率建立了独立统计模型实现传感器的故障自诊断;在无参考值情况下,借助高斯Copula函数建立多元统计依赖模型评估参数之间的相关性,并利用贝叶斯理论在不依赖参考值的情况下自学习获取传感器的健康状况。本研究以镍闪速炉系统为例,两种模式下测量系统中健康传感器的故障检测后验概率达到了0.92,即故障统计模型的参数与建模期望相符。实验结果表明,所提方法在两种模式下均能准确识别出测量系统中的故障传感器,验证了所提方法的有效性与可行性。 展开更多

关键词 传感器 自诊断 无参考值 自编码器

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基于邻域跟随的车联网多跳分簇稳定性研究

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作者 林志坚 吴文浩 +3 位作者 陈小培 曾泽雄 林永航 陈平平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1260-1268,共9页

针对车联网计算卸载需求量大及车辆网络拓扑变化随机性强的问题,本文提出一种基于邻域跟随的车辆多跳分簇方法,并采取多指标综合加权的方式研究其稳定性特征.现有针对车辆分簇的研究方案普遍存在指标单一化、分簇机制局限于单跳或固定... 针对车联网计算卸载需求量大及车辆网络拓扑变化随机性强的问题,本文提出一种基于邻域跟随的车辆多跳分簇方法,并采取多指标综合加权的方式研究其稳定性特征.现有针对车辆分簇的研究方案普遍存在指标单一化、分簇机制局限于单跳或固定跳数、分簇效率低及缺少簇头替换机制等问题.鉴于邻域跟随策略稳定性较优且分簇效率较高等特性,本文提出车辆基于邻居节点内综合指标最优准则选择稳定性最好的节点跟随方案,通过去环和剪枝算法使得车辆的跟随结构规范且扁平化,进而形成一个稳定性更高的车辆簇,并利用主从簇头和簇维护机制增强车辆簇的鲁棒性.仿真结果表明,与现有的车辆分簇方法相比,所提算法在簇稳定性和分簇效率上均具有较好的性能. 展开更多

关键词 车联网 邻域跟随 多跳分簇 组网稳定性 状态转移 分簇效率

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抑郁症EEG诊断的类脑学习模型

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作者 曾昊辰 胡滨 关治洪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期157-164,共8页

抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到... 抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到端的网络学习。这些学习方法也缺乏生理可解释性,限制了辅助诊断临床应用。提出一种用于抑郁症脑电图(electroencephalogram,EEG)诊断的类脑学习模型,在功能层面,构建脉冲神经网络对抑郁症与健康个体进行分类,精度超过97.5%,相比深度卷积方法,脉冲方法降低了能耗;在结构层面,利用复杂网络建立脑连接的空间拓扑并分析其图特征,找出了抑郁症个体潜在的脑功能连接异常机制。 展开更多

关键词 类脑学习 脉冲神经网络 复杂网络特征 抑郁症 脑电图

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基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量建模方法 被引量：4

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作者 方港 袁珑华 +5 位作者 王晓明 李艳 黄道平 于广平 叶洪涛 刘乙奇 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期126-136,共11页

污水处理系统是一个复杂的非线性、大时延的动态系统,由于工艺的复杂性、检测设备的不完备性以及经济成本的限制,一些重要的出水指标无法实现精准的检测。为解决此问题,文中提出了基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量方法。传统动态神经... 污水处理系统是一个复杂的非线性、大时延的动态系统,由于工艺的复杂性、检测设备的不完备性以及经济成本的限制,一些重要的出水指标无法实现精准的检测。为解决此问题,文中提出了基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量方法。传统动态神经网络具有能够处理时延信息数据的动态记忆能力,可用于基于数据驱动的软测量建模过程。但是,常规训练方法容易使神经网络陷入局部最小值,导致模型预测性能欠佳。鉴于此,文中引入集合卡尔曼滤波技术和对偶有限样本集合卡尔曼技术对典型的动态神经网络——Elman神经网络进行无梯度训练,构建新型软传感器模型,不仅有效提高了传统Elman神经网络的预测能力,而且提供了一种简单、无梯度的神经网络训练方法。将该方法在加州大学欧文分校的污水处理数据(UCI数据)上进行验证,结果表明,文中方法具有较好的预测性能,集合卡尔曼滤波技术可作为一种无梯度的替代方法来训练神经网络。 展开更多

关键词 软测量 集合卡尔曼滤波 ELMAN神经网络 污水处理

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基于微电流刺激的多强度分级虚拟触觉反馈 被引量：2

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作者 谭铭昱 花浩镪 +7 位作者 熊奇炜 朱齐 舒琳 徐向民 梁家铭 魏磊 黄国志 曾庆 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2015-2027,共13页

触觉反馈可以有效提高用户的虚拟现实交互的沉浸感,但是采用振动方式的触觉反馈存在反馈模态单一的缺陷;采用机械传动式、微流驱动方式的触觉反馈存在结构复杂、难以集成等缺陷.微电流触觉反馈具有集成度高、反馈模态丰富等优点,但是存... 触觉反馈可以有效提高用户的虚拟现实交互的沉浸感,但是采用振动方式的触觉反馈存在反馈模态单一的缺陷;采用机械传动式、微流驱动方式的触觉反馈存在结构复杂、难以集成等缺陷.微电流触觉反馈具有集成度高、反馈模态丰富等优点,但是存在反馈强度识别准确率不够和长时间作用下易造成不适感等问题.为了解决这些问题,设计了基于微电流刺激的新型多强度电触觉反馈系统,通过研究电流参数、电极阵列和接地电极等影响因素,并引入双相电流脉冲,优化电流正负电荷量比值等方式,确定了该系统的刺激模式.35名受试者的心理物理学实验结果表明该反馈系统能够在有效减少微电流刺激带来不适的同时实现93.3%和81.7%的四级和五级强度识别准确率,优于传统方法,这可能是具有广泛应用场景的触觉反馈设备. 展开更多

关键词 触觉反馈 微电流刺激 优化的电刺激范式 高准确率

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基于时空融合的多视角3D感知网络设计

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作者 李贺 陈品同 +1 位作者 余荣 谭北海 《计算机工程与科学》 2025年第11期2019-2028,共10页

感知系统作为自动驾驶的关键组成部分,直接影响车辆对周围环境的理解,是实现安全可靠自动驾驶的基础。相比传统2D图像检测感知技术提供的有限信息,3D感知可以提供更丰富的感知数据,但也存在空间信息融合不充分与时序信息利用不足的关键... 感知系统作为自动驾驶的关键组成部分,直接影响车辆对周围环境的理解,是实现安全可靠自动驾驶的基础。相比传统2D图像检测感知技术提供的有限信息,3D感知可以提供更丰富的感知数据,但也存在空间信息融合不充分与时序信息利用不足的关键问题。提出一种融合时空信息的多视角3D感知网络,该网络包括多视角环视3D感知网络与时空融合网络MVSPNet。多视角环视感知网络可以通过精确的空间视角转换,高效地融合多相机图像数据,以构建统一鸟瞰图空间表征,实现多个相机数据的空间对齐和融合。相较于当前先进的单目基准模型FCOS3D,所提出网络的全类平均精度mAP达到了0.343,相对提升了14.7%。时空融合网络MVSPNet可以实现时序上多视角的图像融合,融合多帧数据,进一步显著提升了网络性能,融合2帧时序数据,mAP进一步提升了10.2%。实验结果充分证明了所设计的网络在有效融合多视角空间信息与时序信息方面的先进性,为提升自动驾驶系统在动态复杂场景下的3D感知提供了有效的解决方案,对推动安全、可靠的自动驾驶技术发展具有重要意义。 展开更多

关键词 自动驾驶感知 多视角感知 目标检测 3D感知

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